ЦИФРОВОЙ ДВОЙНИК АЭРОТЕНКА В ЗАДАЧАХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ ОЧИСТНЫМИ СООРУЖЕНИЯМИ
https://doi.org/10.53360/2788-7995-2026-2(22)-21
Аннотация
В условиях дефицита водных ресурсов и ужесточения экологических требований особую актуальность приобретает повышение эффективности и энергоэкономичности процессов биологической очистки сточных вод. Одним из наиболее энергоёмких и динамически сложных объектов очистных сооружений является аэротенк, функционирование которого существенно зависит от неравномерности притока и изменчивости состава сточных вод. Традиционные системы автоматического управления, основанные преимущественно на ПИД-регуляторах, не обеспечивают упреждающей компенсации возмущений и часто приводят к избыточной аэрации и повышенному энергопотреблению.
В данной работе предложен подход к интеллектуальному управлению аэротенком на основе интеграции цифрового двойника, нейросетевого прогнозирования притока и модельно-предиктивного управления (MPC). Цифровой двойник реализует динамическую модель биологического процесса с учётом ключевых переменных состояния, включая концентрацию субстрата, активного ила и растворённого кислорода. Нейросетевая модель используется для прогнозирования коэффициента суточной неравномерности притока сточных вод на основе статистических данных многолетних наблюдений.
Полученные прогнозные данные интегрируются в алгоритм MPC и используются в качестве измеряемых возмущений, что позволяет формировать упреждающие управляющие воздействия на систему аэрации. Результаты моделирования показывают, что предложенная система обеспечивает стабилизацию концентрации растворённого кислорода при значительных колебаниях притока и снижает энергозатраты на аэрацию за счёт исключения избыточной подачи воздуха.
Предложенная архитектура управления реализуема в рамках существующих промышленных PLC-SCADA систем в режиме Advisory MPC и может быть использована для повышения энергоэффективности, устойчивости и экологической безопасности очистных сооружений.
Об авторах
Т. С. ЖылқыбаевКазахстан
Тұрсынхан Саятович Жылқыбаев – преподаватель кафедры «Автоматизация и информационные технологии»,
071404, г. Семей, ул. Глинки, 20А
А. Д. Золотов
Казахстан
Александр Дмитриевич Золотов – кандидат технических наук, ассоциированный профессор кафедры «Автоматизация и информационные технологии»,
071404, г. Семей, ул. Глинки, 20А
Е. А. Оспанов
Казахстан
Ербол Амангазович Оспанов – PhD, ассоциированный профессор кафедры «Автоматизация и информационные технологии»,
071404, г. Семей, ул. Глинки, 20А
Д. В. Мясоедов
Казахстан
Дмитрий Викторович Мясоедов – старший преподаватель кафедры «Автоматизация и информационные технологии»,
071404, г. Семей, ул. Глинки, 20А
Р. Н. Назаров
Казахстан
Рашид Нагимович Назаров – преподаватель кафедры «Автоматизация и информационные технологии»,
071404, г. Семей, ул. Глинки, 20А
Список литературы
1. UNESCO World Water Development Report. – Paris: UNESCO Publishing, 2023.
2. Drechsel P. The WHO Guidelines for Safe Wastewater Use in Agriculture: A Review of Implementation Challenges and Possible Solutions in the Global South / P. Drechsel, M. Qadir, D. Galibourg // Water. – 2022. – Vol. 14, № 6. – P. 864. https://doi.org/10.3390/w14060864.
3. Rosso D. Energy efficiency in wastewater treatment plants / D. Rosso, M.K. Stenstrom // Water Research. – 2006. – Vol. 40. № 4. – P. 737-746.
4. Energy efficiency in wastewater treatment plants / J. Ahn et al // Renewable and Sustainable Energy Reviews. – 2017. – Vol. 75. – P. 1136-1143.
5. Biological Wastewater Treatment: Principles, Modelling and Design / M. Henze et al. – London: IWA Publishing, 2008. – 511 p.
6. Activated Sludge Models ASM1, ASM2, ASM2d and ASM3 / M. Henze et al. – London: IWA Publishing, 2000. – 130 p. https://doi.org/10.2166/9781780402369.
7. Åström K.J. PID Controllers: Theory, Design, and Tuning / K.J. Åström, T. Hägglund. – 2nd ed. – Research Triangle Park: Instrument Society of America, 1995. – 360 p.
8. Åmand L. Aeration control – a review / L. Åmand, G. Olsson, B. Carlsson // Water Science and Technology. – 2013. – Vol. 67, № 11. – P. 2374-2398. https://doi.org/10.2166/wst.2013.139.
9. Takagi T. Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control / T. Takagi, M. Sugeno // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. – 1985. – Vol. SMC-15. – № 1. – P. 116-132.
10. Meyer U. Fuzzy-control for improved nitrogen removal and energy saving in WWTPs with predenitrification / U. Meyer, H.J. Pöpel // Water Science and Technology. – 2003. – Vol. 47, № 11. – P. 69-76.
11. Qin S.J. A survey of industrial model predictive control technology / S.J. Qin, T.A. Badgwell // Control Engineering Practice. – 2003. – Vol. 11, № 7. – P. 733-764.
12. Benchmark for evaluating control strategies in wastewater treatment plants / J. Alex et al // Proceedings of the European Control Conference (ECC 1999). – Karlsruhe, Germany, 1999. – P. 3746-3751.
13. Olsson G. ICA and me – A subjective review / G. Olsson // Water Research. – 2012. – Vol. 46, № 6. – P. 1585-1624. https://doi.org/10.1016/j.watres.2011.12.054.
14. Kim H.-S. Fuzzy model-based predictive control of dissolved oxygen in activated sludge processes / H.-S. Kim, J.-H. Lee // Neurocomputing. – 2014. – Vol. 136. – P. 88-95. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.01.025.
15. Åmand L. Aeration control – a review / L. Åmand, G. Olsson, B. Carlsson Aeration // Water Science and Technology. – 2013. – Vol. 67, № 11. – P. 2374-2398. https://doi.org/10.2166/wst.2013.139.
16. Benchmark Simulation Model No. 1 (BSM1): Technical Report TEIE-7229 / J. Alex et al. – Lund: Department of Industrial Electrical Engineering and Automation, Lund University, 2008. – 62 p.
17. Çengel Y.A. Fluid Mechanics: Fundamentals and Applications / Y.A. Çengel, J.M. Cimbala. – 5th ed. – New York: McGraw-Hill Education, 2024. – 944 p.
18. Takács I. A dynamic model of the clarification thickening process / I. Takács, G.G. Patry, D. Nolasco // Water Research. – 1991. – Vol. 25, № 10. – P. 1263-1271. https://doi.org/10.1016/0043-1354(91)90066-Y.
19. Olsson G. Wastewater Treatment Systems: Modelling, Diagnosis and Control / G. Olsson, B. Newell. – London: IWA Publishing, 1999. – 742 p.
20. Activated Sludge Model № 1 / M. Henze et al. – London: IWA Publishing, 1986. – 33 p.
21. Wastewater Engineering: Treatment and Resource Recovery / G. Tchobanoglous et al. – New York: McGraw-Hill Education, 2014. – 2000 p.
22. Spravochnik po nailuchshim dostupnym tekhnikam «Ochistka stochnykh vod tsentralizovannykh sistem vodootvedeniya naselennykh punktov»: utv. Postanovleniem Pravitel'stva Respubliki Kazakhstan ot 17 maya 2025 g. № 348. – Astana, 2025. (In Russian).
23. Twin: Mitigating Unpredictable, Undesirable Emergent Behavior in Complex Systems // F.-J. Kahlen et al. – Cham: Springer International Publishing, 2017. – P. 85-113. https://doi.org/10.1007/978-3-319-38756-7_4.
24. Wastewater Engineering: Treatment and Resource Recovery / G. Tchobanoglous et al. – New York: McGraw-Hill Education, 2014. – 2049 p.
25. Montgomery J.M. Process Control of Activated Sludge Systems / J.M. Montgomery. – Lancaster: Technomic Publishing Company, 1985. – 349 p.
26. Jeppsson U. Benchmarking of Control Strategies for Wastewater Treatment Plants / U. Jeppsson, J. Alex. – London: IWA Publishing, 2003. – 141 p.
27. Ochistka stochnykh vod. Biologicheskie i khimicheskie protsessy / per. s angl. pod red. S. V. Kalyuzhnogo. – M.: Mir, 2004. – 480 s. (In Russian).
Рецензия
Для цитирования:
Жылқыбаев Т.С., Золотов А.Д., Оспанов Е.А., Мясоедов Д.В., Назаров Р.Н. ЦИФРОВОЙ ДВОЙНИК АЭРОТЕНКА В ЗАДАЧАХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ ОЧИСТНЫМИ СООРУЖЕНИЯМИ. Вестник Университета Шакарима. Серия технические науки. 2026;(2(22)):200-212. https://doi.org/10.53360/2788-7995-2026-2(22)-21
For citation:
Zhylkybaev T., Zolotov A., Ospanov Y., Myasoedov D., Nazarov R. THE DIGITAL TWIN OF THE AEROTANK IN THE TASKS OF INTELLIGENT MANAGEMENT OF SEWAGE TREATMENT PLANTS. Bulletin of Shakarim University. Technical Sciences. 2026;(2(22)):200-212. (In Russ.) https://doi.org/10.53360/2788-7995-2026-2(22)-21
JATS XML















